现在，从传感器和可联网设备上传来的数据让投保人能够掌控他们的智能家居、车辆以及个人健康状况。这对于投保人的益处是显而易见的。
□Georges Prouty
想象一下，在你开着一辆配备车载信息系统的电动汽车回家的时候，作为已经购买保险的消费者，你可以和车辆信息系统说话，要求解除家里的防盗警报、打开家里的车库门、开灯、拉下窗帘、开门、再调整好自动调温器，让整个家在夜里更加舒适。再想象一下，这辆车驶入车库就可以充电，并且可以和其他智能家居组件进行沟通。
当你进到家里时，你可以用声音控制Alexa去关上车库的门、拿报纸、检查某项事情的进展、再听点音乐。你在做饭的时候，冰箱可以帮你记录家常菜肴所需要的食材。如果在备餐时晚餐烧煳了，屋主同样也可以利用声控来让烟雾报警器忽略厨房的烟雾。
而如果在用餐时门铃响了，那么门外那个人的图像和声音就可以传回到投保人的手机上，供他做出反应。如果不想在晚餐时间和一个人交谈，那么屋主也可以请到访者离开。晚餐结束以后，你可能会在智能电视上一会儿网，购买一部电影，逐渐困倦再上床睡觉。
进入卧室以后，你可以利用声音控制打开电视和灯光、调好闹钟、检查自动调温器的温度，并检查家庭智能系统的状态，比如制冷、制热系统和备份的太阳能电池板，从而保证最佳的功能。在入睡以前，你也可以用手机核对可穿戴设备记录下的一整天的活动。
这种“未来主义式”的情景今天就已经可以通过物联网（IoT）的形式实现，物联网可以控制市面上可以买到的多种类型的互联设备。现在，从传感器和可联网设备上传来的数据让投保人能够掌控他们的智能家居、车辆以及个人健康状况。这对于投保人的益处是显而易见的。试想一下，从这些交互中获得的数据对于保险公司也是非常有价值的，数据可以帮助保险公司更好地了解并服务客户，并更好地评估保险风险。
已经有多家保险公司利用了物联网设备和数据，其中包括：
亚马逊Echo、谷歌Nest，用于账单、理赔状态、报价、寻找代理机构以及风险信息传递；
远程访问安全，用于提供专业化的家庭保护服务，包括财产保护权限，以及7x24小时的专业监控，避免入室行凶、火灾、烟雾、洪水和一氧化碳事故；
车载信息系统产品，提供汽车保险折扣并向司机传递危险的信息；
可穿戴设备，为被保险人提供保持健康的动力，是他们人身保险项目的一部分；
无人机，用于财产损伤测定及估价；
互联牙刷，用于管理口腔健康；
互联门铃，提供安全保险折扣。
虽然很多保险公司现在都通过远程信息处理项目推出了更高级、更成熟的物联网保险产品，而加剧和个人健康项目也在持续开发。等到这些保险项目发展成熟以后，保险公司就可以从数据中实现巨大的价值，因为数据成为了他们整体数据架构中的一部分。即使是物联网的盈利能力还没有完全被证明，也隐私和风险层面也还存在需要解决的问题，但未来我们将会有一系列连贯完整的数据记录被保险人的行为和风险，对于保险公司而言具有巨大的业务和分析潜能。
物联网能够帮助保险公司：
通过从互联车辆、家居和个人健康可穿戴设备中获得的生活方式信息，进一步优化对客户的理解和市场细分；
增加客户的参与机会，建立更好的关系来推动更高的净推荐值、获得更高的满意程度和生命时间价值；
更高的风险暴露准确性，将流式物联网数据用于优化财务表现；
通过聊天机器人获得更好的客户洞察，从而提供新的客户服务；
当互联家居系统检测到热水箱漏水、寒潮来临时温度不够、或者是高一氧化碳水平时，及时向屋主提供实时的警告和风险预警信息；
在大灾难发生时，通过无人机更快地处理赔偿，降低成本、减少损失、避免被保险人因为理赔处理的缓慢进程而提起诉讼、提供真实的损失详情报告，用于理赔调查和决议；
通过互联健康设备，降低人身保险政策下的早期死亡损失。
报告显示，现在人们已经使用了231.4亿的智能设备，并且这个数字在2025年预计将增长到744亿（来源：Statistia.com），数字化的变革以及新数据的价值将对保险行业带来巨大的变化。
而关键就是要把所有的物联网和所有可用的传统型保险数据整合到一个统一、灵活的分析平台上，能够在一次查询中实现从不同的数据集里获取结果。幸运的是，Hadoop等数据和分析系统、探索分析技术以及分布在云端和保险公司数据中心的传统型数据仓库，三者共同创造了一个统一的分析架构，能够支持从多种不同的数据架构适应各种不同的数据结构，实现分析洞察。因为统一分析架构以及包括机器学习在内的人工智能领域的进步，保险公司将能够获得前所未见的高价值数据洞察，针对被保险人服务、保险需求以及潜在的损失风险提供更高级的预测性/预防性分析能力，自动化生成更丰富的信息推送给被保险人、进行自动化的理赔处理、并提供更有差异化的服务。
就像我们在汽车车载信息系统上所看到的一样，“实现目标”的心态也许能让电信运营商免于做出不利的选择，同时提高客户满意度、增加自己在市场上的竞争力。您的公司冲在收割物联网发展红利的最前线了吗？
（来源：Teradata天睿大数据分析）